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简单的来谈一下物联网从技术上需要什么样的创新。一个是云端的解决方案,非常多的关于云计算的这方面的进展,包括如何进行具有安全性的云计算,都是非常非常重要的研究方向。
通过大数据分析,这里我特别想来谈三点,一个是传统的IT数据处理技术,因为物联网产生的极大量的数据需要得到极大的提升。一个非常重要的方面是对非结构化的处理,传统的数据都是一种结构化的数据,比如说企业运营的数据,很多是存在于传统的关系数据库中。新的物联网的数据,包括社交媒体的数据,是一种交互系统,无论是与人的交互系统,还是与物理世界的交互系统,产生的数据是非结构化的。我们如何把传统的IT针对结构化数据这样的解决方案或者这样的技术,中间件的技术,系统的技术,让它扩展到非结构化的方面。这是非常非常重要的一个方向。
第二,物联网一个非常重要的方向,技术上来讲是需要把物理模型来引入到数据分析中。今天很多时候我们谈到数据的时候更多的是理解数据本身之间相互的关系,而并不是用数据来刻画物理世界,现实中物理模型已经被使用了很多年,无论是天气预报,无论是空气污染,都有这样的物理模型。我们如何在新的形态下,把物理模型引入到对物理世界的感知和管理中。
另外一点非常非常重要的,也是物联网能给我们带来改变的,就是这个世界比以前更加的连接、更加的相关。传统来讲,可能一个物理模型就来分析比如说天气或者分析污染,但我们今天可能需要把这样的模型与经济的模型相连,把这样的模型与健康的模型相连,因为它们彼此是相关的,这样就会产生一个超级的物理模型。中间包含了非常非常多的不同领域的模型,它们之间需要互相的运作,来共同的管理和优化这样的物理世界。
如果我们相信这是一个未来的发展方式,这就涉及到我谈到的物联网技术发展的方向。当这个世界变得非常非常的复杂,数据非常非常的大量,模型非常非常多的时候,以今天的人力已经非常难以理解各管理这样的事情,即使今天普通的算法。这时候我们可能就需要来引入,包括机器学习这样的具有认知计算能力的系统。这种能力使得我们能够通过历史数据或者实时的数据来不断的学习,不断的训练,来对这个物理世界的模型进行不断的调试,使得更好的来理解这个世界。这样的物联网系统是具有自我学习能力的,这个就是与认知计算,IBM几年前一个很重要的宣布为代表的认知计算的兴起。
从行业的角度来看,有两大类行业会涉及到非常多的很正面的影响。一类是传统的重资产行业或者资产密集型行业,无论是能源还是交通,这些行业有非常多的资产,这些资产也非常的昂贵,我们如何更好的管理这些资产,使它更有效的被利用。另外一类是互联设备型行业,无论是车联网、智能的家居,大量的或者超大量的设备被互联起来,我们如何更好的进行管理,产生更好的价值。
当我们迈向物联网这样一个时代,传统的计算机IT系统还存在,未来的IT系统,以IBM今天的看法,实际上是在构建一个具有洞察力的系统。传统的IT系统是一种基于记录的系统,因为那些系统更多的是结构化的数据,加上新的系统,它是为了互动系统而设计的。无论刚才谈到的与物理世界的互动,还是与人之间社交的互动。IT系统最核心的价值就是产生洞察力,我们如何将这种传统的数据与新兴的数据进行结合,来产生具有执行力的洞察力。是今后若干年IT发展的一个非常非常重要的挑战与机遇。
去年IBM有一个宣布,我们整合IBM全球12家研究院的力量,把我们最好的技术、最好的能力带来,做什么?把IT技术,包括物联网、云计算、大数据这样的技术,带来,来解决影响国计民生的一些很重要的问题,这里特别是谈到环境和能源的问题。包括几个方面,一个就是我们如何能够利用物联网、大数据的技术来做很好的可再生能源的利用。大家知道,可再生能源,比如说风力发电,虽然风力发电本身是一种清洁能源,但是它具有很大的挑战之一是风力发电本身难以的预测性,如何能够利用实时的传感器的数据,实时的卫生云图的数据,实时的天气的数据来做精确的未来72小时,每间隔15分钟指定的200米×200米范围内可能产生的风力。我们只有做这种准确的预测,才能把这些风力能够有效的进行并网的处理。
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